series_to_supervised

时间: 2023-04-26 13:02:26 浏览: 344
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tsai:时间序列时间序列深度学习 Pytorch fastai - 在 Pytorch fastai 中使用时间序列和序列进行最先进的深度学习

series_to_supervised是一种将时间序列数据转换为监督学习数据的方法。它将一个时间序列中的每个时间步的观察值转换为多个相对应的监督学习样本，每个样本包含一个观察值和一个预测值。这种方法常用于预测时间序列数据中未来的值。
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series_to_supervised怎么使用

series_to_supervised是将时间序列数据转换成有监督学习问题的函数，可以使用以下代码来使用它： from pandas import DataFrame from pandas import concat # 定义一个函数来实现序列到有监督数据集的转换 def ...

如何安装series_to_supervised

你可以使用Python中的sklearn库中的函数来安装series_to_supervised。具体步骤如下： 1. 首先，你需要安装sklearn库，可以使用pip install sklearn命令来安装。 2. 导入sklearn库中的函数：from sklearn....

如何安装series_to_supervised库

你可以通过pip命令来安装series_to_supervised库，具体步骤如下： 1. 打开命令行窗口（Windows用户）或终端（Mac/Linux用户）； 2. 输入以下命令并按回车键：pip install series-to-supervised； 3. 等待安装完成...

如何安装series_to_supervised函数

您可以使用以下代码安装series_to_supervised函数： !pip install pandas from pandas import DataFrame from pandas import concat def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars...

series_to_supervised()函数

series_to_supervised()函数是一个用于将时间序列数据转换为监督学习问题的函数。它可以将一个单变量或多变量的时间序列数据转换为一个有监督的数据集，其中每个样本包含一个输入序列和一个输出序列。该函数可以指定...

series_to_supervised()的使用原理和步骤

series_to_supervised()是一个用于将时间序列数据转化为监督学习问题的函数。它的使用原理和步骤如下： 1. 输入数据：series_to_supervised()函数通常需要接收一个时间序列数据作为输入，例如一个包含多个时间步长...

jupyter中代码#将时间序列转换为监督学习问题 reframed = series_to_supervised(scaled, 30, 1)是什么意思

Jupyter是一个交互式的在线代码编辑器，可以在浏览器中运行。Jupyter支持多种编程语言，包括Python、R、Julia和Scala等。用户可以通过Jupyter创建一个Notebook，并在其中编写代码。在Notebook中，用户可以以代码块的...

我的问题是时间序列下婴儿出生数量，使用前三个时间步长预测下一个时间序列的mae, y, yhat = walk_forward_validation(data, 6)中的6可以跟supervised = series_to_supervised(values, n_in=3) print(supervised)中的3不一致吗

在这段代码中，6 是用于性能评估的测试集的大小，而 3 是用于将时间序列数据转换为监督学习问题的输入序列长度。这两个参数可以独立进行调整，但是需要注意的是，如果测试集太小，可能无法准确地评估模型的泛化能力...

reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) reframed.drop(reframed.columns[[9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]], axis=1, inplace=True)为什么要去除这些列？

根据你提供的代码，series_to_supervised()函数将时间序列数据转换为监督学习问题。其中的参数1和1表示每个样本有一个时间步长，每个样本有一个特征。此外，转换后的数据集有9个输入特征和6个输出特征。在这个例子...

values = df.values #对风向字段进行编码 encoder = LabelEncoder() values[:,4] = encoder.fit_transform(values[:,4]) # 确保所有变量都是实数型 values = values.astype('float32') #对数据进行标准化出来 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled = scaler.fit_transform(values) # 将时间序列数据转换成监督学习数据 reframed = series_to_supervised(scaled, 1, 1) # 删除那些不需要预测的列 reframed.drop(reframed.columns[[9,10,11,12,13,14,15]], axis=1, inplace=True) reframed.head()

这段代码是对一个数据集进行预处理的过程，包括对风向字段进行编码，将...series_to_supervised()函数用于将时间序列数据转换成监督学习数据，即将原始数据集转换成有监督学习的形式，使其可以用于监督学习算法的训练。

def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = DataFrame(data) cols = list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values什么意思

这段代码实现了将时间序列数据转换为监督学习数据的功能，并返回转换后的数据集。具体地： 1. 首先判断输入数据是list类型还是DataFrame类型，从而确定数据的列数n_vars。 2. 创建一个DataFrame对象，并将输入数据...

请根据一下代码补全：vec_dv = vec_dv.apply(lambda x: x.apply(lambda y: y/np.linalg.norm(y))) #转成有监督数据 vecc_dv = series_to_supervised(vec_dv, 1, 1) #转换成模型需要的输入格式，形状为（2943，12，3） veccc_dv = np.float32(np.array(vecc_dv.values.tolist())) #把数据分为训练数据和测试数据 train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：2352，6，3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状：591，6，3 # 模型搭建 model = Sequential()

请补全以下代码： from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense # 模型搭建 model = Sequential() model.add(LSTM(units=64, input_shape=(6,3), return_sequences=True)) ...

我的是多个特征的时间序列，其中每一行数据均属于同一时刻。我要以气温、水位、水温三个特征为预测依据，取当前和上二个时刻共三个时刻的已知数据对下一时刻的水温进行预测，那以下代码模版怎么改成符合我的要求的代码def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = pd.DataFrame(data) cols, names = list(), list() # input sequence (t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) # forecast sequence (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) # put it all together agg = pd.concat(cols, axis=1) # drop rows with NaN values if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg.values

你可以修改series_to_supervised函数，实现你的需求，修改后的代码如下： python import pandas as pd from numpy import array def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): # data: ...

# 将序列转换成监督式学习 def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = pd.DataFrame(data) cols, names = list(), list() # 输入序列(t-n, ... t-1) for i in range(n_in, 0, -1): cols.append(df.shift(i)) names += [('var%d(t-%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)] # 预测序列 (t, t+1, ... t+n) for i in range(0, n_out): cols.append(df.shift(-i)) if i == 0: names += [('var%d(t)' % (j+1)) for j in range(n_vars)] else: names += [('var%d(t+%d)' % (j+1, i)) for j in range(n_vars)] # 将他们整合在一起 agg = pd.concat(cols, axis=1) agg.columns = names # 删除那些包含空值(NaN)的行 if dropnan: agg.dropna(inplace=True) return agg

这是一个用于将时间序列数据转换为监督式学习数据的函数。其中，n_in 表示输入序列的长度，n_out 表示输出序列的长度。函数将输入序列和输出序列整合在一起，形成一个监督式学习的数据集。这个函数将输入数据转换为...
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def series_to_supervised(data, n_in=1, n_out=1, dropnan=True): n_vars = 1 if type(data) is list else data.shape[1] df = pd.DataFrame(data) cols, names = list(), list() # 输入序列 (t-n, ... t-1) ...
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